高性能コンピューティング論２ 第13回 大型コンピュータ

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1 高性能コンピューティング論２ 第13回 大型コンピュータ
高性能コンピューティング学講座 三輪　忍

2 高性能コンピューティング論２ 本日の講義内容 大型コンピュータの概要 性能 電力 信頼性

3 高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータの概要

4 大型コンピュータ スパコン，（クラウド）サーバ等のコンピュータ・システム 英語だと warehouse-scale computer
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータ スパコン，（クラウド）サーバ等のコンピュータ・システム 例） 京コンピュータ，AWS (Amazon Web Services)，Azure など 英語だと warehouse-scale computer クラウド・サーバがコンテナ型のデータセンターで運用されているため 適当な日本語訳がない（「大型」は曖昧） [ コンテナ型のデータセンター ] [ コンテナ内部のようす ]

5 スパコン 高い計算能力を持ったコンピュータ・システム 公的機関（大学・研究所等）に設置・運用されることが多い
高性能コンピューティング論２ スパコン 高い計算能力を持ったコンピュータ・システム 公的機関（大学・研究所等）に設置・運用されることが多い 大規模な並列計算を必要とする研究者によって主に利用 [ 京コンピュータ ]

6 （クラウド）サーバ 高い計算能力を持ったコンピュータ・システム 民間企業によって運用されることが多い
高性能コンピューティング論２ （クラウド）サーバ 高い計算能力を持ったコンピュータ・システム 民間企業によって運用されることが多い 大規模な並列計算を必要としない人々がターゲット 小規模な並列計算で十分な人 web, メール，データベース等のサーバを運用したい人 OS が仮想化されていることが多い

7 大型コンピュータのシステム構成 ラックマウント型のサーバを用いて機器を高密度に配置 大量の熱を発生するため，システムの冷却方法が重要
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータのシステム構成 ラックマウント型のサーバを用いて機器を高密度に配置 大量の熱を発生するため，システムの冷却方法が重要 ラックマウント型サーバ （最大 48台/ラック） ネットワークスイッチ [ 大型コンピュータのシステム構成※ ] ※ L. A. Barroso, et al., The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines より

8 ストレージ NAS (Network Attached Storage) 分散ファイル・システム
高性能コンピューティング論２ ストレージ NAS (Network Attached Storage) ストレージをネットワーク接続し，ノード間で共有 データ管理が容易 ディスク I/O のバンド幅は低め 分散ファイル・システム 各ノードのローカル・ディスクをシステム・ソフトウェアにより仮想的に統合 データ管理が複雑 ディスク I/O の総バンド幅は高い （特にリード） ネットワーク ストレージ ラック [ Google File System （Wikipedia より） ]

9 ネットワーク 性能とコストのトレードオフ InfiniBand とギガビット・イーサネットが 8 割以上
高性能コンピューティング論２ ネットワーク 性能とコストのトレードオフ 高速＆高次のネットワーク or 低速＆低次のネットワーク InfiniBand とギガビット・イーサネットが 8 割以上 InfiniBand： 数十Gbps，高価 ギガビット・イーサネット： 1 Gbps，安価 [ TOP500 のネットワークの内訳（2012年6月）※ ] ※ K. P. Saravanan, et al., Power/Performance evaluation of Energy Efficient Ethernet (EEE) for High Performance Computing, ISPASS, 2013 より

10 記憶階層 ローカル DRAM とネットワーク・ストレージでは大きな性能差 データ参照の局所性を高めることが大事
高性能コンピューティング論２ 記憶階層 ローカル DRAM とネットワーク・ストレージでは大きな性能差 レイテンシ： 100,000倍以上，バンド幅： 1,000倍以上 データ参照の局所性を高めることが大事 [ 大型コンピュータの記憶構成※ ] ※ L. A. Barroso, et al., The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines より

11 大型コンピュータの課題 性能 電力 信頼性（対故障性） コスト アプリケーション性能の向上に対する要求は根強い 消費電力量は運用コストに直結
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータの課題 性能 アプリケーション性能の向上に対する要求は根強い 電力 消費電力量は運用コストに直結 電力資源の有効活用 信頼性（対故障性） システムのダウン・タイムをできるだけ短縮 コスト システム規模増 ⇒ コスト増（ポスト京の総事業費は1,300億円） 導入コスト ＋ 運用コスト の抑制が必要

12 高性能コンピューティング論２ 性能

13 大型コンピュータの性能の推移 次の目標は EFLOPS 京コンピュータが 世界最速を記録 現在の世界最速マシンは 33.86 PFLOPS
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータの性能の推移 次の目標は EFLOPS 京コンピュータが 世界最速を記録 現在の世界最速マシンは PFLOPS ※ TOP500（2015年11月）より

14 主な性能指標 FLOPS B/s 「フロップス」と読む 1秒間に何回の浮動小数点演算が可能か？ コアの計算能力を表す
高性能コンピューティング論２ 主な性能指標 FLOPS 「フロップス」と読む 1秒間に何回の浮動小数点演算が可能か？ 10 PFLOPS = 10,000,000,000,000,000 回/秒 コアの計算能力を表す B/s 「バイト・パー・セック」と読む 1秒間に何バイトのデータ転送が可能か？（＝ バンド幅） ディスク，メモリ，ネットワークなどの性能を表す際に使用

15 システム性能を上げるには？ FLOPS を増やす B/s を増やす 電力，コストとのトレードオフ コア・アーキテクチャを工夫する
高性能コンピューティング論２ システム性能を上げるには？ FLOPS を増やす コア・アーキテクチャを工夫する コア数を増やす コアの動作周波数を上げる B/s を増やす 高バンド幅のメモリを使う 例） DDR4, GDDR5, HMC, HBM など 高バンド幅のネットワークを使う 例） InfiniBand, 6D-torus など 電力，コストとのトレードオフ

16 高性能計算分野におけるプログラム開発 目標： 与えられたシステムでなるべく速く動くプログラムを書く 意識しなければならないこと
高性能コンピューティング論２ 高性能計算分野におけるプログラム開発 目標： 与えられたシステムでなるべく速く動くプログラムを書く 書き方次第でプログラムの性能は数倍変わる 例） シミュレーションに要する日数が 100 日から 10 日に短縮 システム毎にプログラムをチューニングするメリットが大きい 意識しなければならないこと システム構成によって定まる上限が存在 今のプログラムはハードウェアのポテンシャルを引き出せているのか？

17 計算強度とルーフライン・モデル 計算強度 (arithmetic intensity) ルーフライン・モデル
高性能コンピューティング論２ 計算強度とルーフライン・モデル 計算強度 (arithmetic intensity) プログラムに占める演算とメモリ・アクセスの比率 プログラムの浮動小数点演算の総回数を総データ転送量で割ったもの 例） あるプログラムが 1 GFLOP の演算を実行し，メモリから 0.5 GB の 　　 データ転送が行われた場合，このプログラムの計算強度は 2 ルーフライン・モデル 各計算強度におけるシステム性能 の上限を表したもの 自身のプログラムの計算強度と性能 を当てはめてみれば，チューニングの 余地があるかどうかがわかる メモリバウンド 計算バウンド 演算性能 (FLOPS) コア性能によって 決まる性能の上限 メモリ性能によって 決まる性能の上限 計算強度

18 高性能コンピューティング論２ 電力

19 大型コンピュータの電力 電気代が運用コストを圧迫 年間 1 MW の電気を消費すると，電気代は 1 億円
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータの電力 電気代が運用コストを圧迫 年間 1 MW の電気を消費すると，電気代は 1 億円 世界最速のマシンは17.8 MW を消費 ※ TOP500（2015年11月）より

20 各ハードウェアのピーク電力 CPU とメモリで約 2/3 を占める ディスク ＋ ネットワークで 15% CPU やメモリの省電力化が重要
高性能コンピューティング論２ 各ハードウェアのピーク電力 CPU とメモリで約 2/3 を占める CPU やメモリの省電力化が重要 ディスク ＋ ネットワークで 15% システム構成に依存 実際，京コンピュータはネットワーク 電力の比率がもっと高い CPU やメモリの省電力化が進む につれて，これらの省電力化の 重要性が相対的に増加 [ Google のデータセンターにおける各ハードウェアのピーク電力※ ] ※ L. A. Barroso, et al., The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines より

21 データセンターの消費電力 コンピュータ以外の周辺設備も電力を消費 周辺設備の消費電力も非常に大きい 冷却設備 電源系における電力損失 その他
高性能コンピューティング論２ データセンターの消費電力 コンピュータ以外の周辺設備も電力を消費 冷却設備 電源系における電力損失 その他 周辺設備の消費電力も非常に大きい 京コンピュータの場合 京本体の消費電力は施設全体の 消費電力の72%※１ Google のデータセンターの場合 IT 機器の消費電力はセンター全体の 消費電力の 30% [ Google のデータセンターにおける消費電力の内訳※２ ] ※１ 山本啓二ほか，「スーパーコンピュータ「京」の運用状況」，情報処理，Vol.55, No.8 より ※２ L. A. Barroso, et al., The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines より

22 大型コンピュータの冷却設備 冷えた空気を循環させることでコンピュータを冷却
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータの冷却設備 [ 液浸冷却 ] 冷えた空気を循環させることでコンピュータを冷却 空気の通り道 (hot aisle, cold aisle) を作る 最近では液浸冷却技術が実用化しつつある CRAC (computer room air conditioning) [ データセンターの冷却方法※ ] ※ L. A. Barroso, et al., The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines より

23 大型コンピュータの電源系 複数回の電圧変換を経てコンピュータに電力供給 変換過程で約 11% の電力損失が発生
高性能コンピューティング論２ 大型コンピュータの電源系 複数回の電圧変換を経てコンピュータに電力供給 変換過程で約 11% の電力損失が発生 [ 大型コンピュータの電源系とその電力損失※ ] ※ J. L. Hennessy and D. A. Patterson, Computer Architecture: a Quantitative Approach, 5th edition より

24 PUE (Power Utilization Effectiveness)
高性能コンピューティング論２ PUE (Power Utilization Effectiveness) PUE = （全設備の電力） / （IT機器の電力） データセンターの電力効率の評価指標として利用 1 に近い程，電力効率が良い [ 24のデータセンターの PUE 比較※ ] ※ L. A. Barroso, et al., The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines より

25 高性能コンピューティング論２ 信頼性

26 データセンターの故障率 故障率＝故障部品数 / 総部品数 部品数が多いと故障の 発生頻度も高い 総部品数は 20万点以上
高性能コンピューティング論２ データセンターの故障率 故障率＝故障部品数 　　　　　　/ 総部品数 総部品数は 20万点以上 部品数が多いと故障の 発生頻度も高い ジョブの異常停止を伴わ ない故障： ほぼ毎日 ジョブの異常停止を伴う 故障： 2-3日に 1 回 [ 京コンピュータにおけるハードウェアの故障率※ ] ※ K. Yamamoto, et al., The　K computer operations: Experiences and statistics より

27 データセンターのクラス アメリカの民間団体 (Uptime Institute) が作成した基準
高性能コンピューティング論２ データセンターのクラス アメリカの民間団体 (Uptime Institute) が作成した基準 あくまで運用目標（認定される類のものではない） ユーザにとってはデータセンターを選ぶ際の指標となる クラス名 システム停止時間（分/年） システム稼働率（%） 備考 Tier 1 1,728 99.67 電源系，冷却系は1つ． 冗長な機器がない Tier 2 1,320 99.75 機器が冗長化されている Tier 3 96 99.98 複数の電源系，冷却系を有し，メンテナンス時にもサービスを継続可能 Tier 4 48 99.99 複数の電源系，冷却系を有しており，いくつかの機器で同時に障害が発生した場合でもサービスを継続可能

28 UPS (Uninterruptible Power Supply)
高性能コンピューティング論２ UPS (Uninterruptible Power Supply) UPS とは？ 電力を安定供給するための機器 電源系統の途中に挿入 機能 障害発生時の供給元の切り替え Substation ⇒ Generator 停電発生時にバッテリーに蓄えて おいた電気を使って電力供給 ノイズの除去 [ 大型コンピュータの電源系とその電力損失※ ] ※ J. L. Hennessy and D. A. Patterson, Computer Architecture: a Quantitative Approach, 5th edition より

29 RAID (Redundant Array of Independent Disks)
高性能コンピューティング論２ RAID (Redundant Array of Independent Disks) RAID とは？ 複数の物理ディスクにデータを冗長化して分散配置 ある物理ディスクが故障した場合でも，データが完全に壊れるのを防ぐ RAID レベル RAID 0: 冗長化なし RAID 1: ミラーリング RAID 4: パリティを一箇所に保存 RAID 5: パリティを分散配置 [ RAID レベル（Wikipedia より） ]

30 高性能コンピューティング論２ 本日のまとめ

31 高性能コンピューティング論２ まとめ 大型コンピュータの概要 性能 電力 信頼性

32 レポート課題（1/2） 課題の内容 以下はレポート構成の一例
高性能コンピューティング論２ レポート課題（1/2） 課題の内容 「CPUで利用されているスカラ型のアーキテクチャとGPU/SSE/AVX等で利用されているSIMD型のアーキテクチャを比較し，それぞれの利点・欠点を述べよ」 最低でも A4 2ページ以上（上限なし） 以下はレポート構成の一例 スカラ型アーキテクチャ，SIMD型アーキテクチャそれぞれが得意なプログラム例を示し，それらのプログラムを実行した際に各アーキテクチャがどのように振る舞うかを説明しつつ，各アーキテクチャの利点・欠点を述べる スカラ版，SIMD版それぞれのプログラムを実機で実行した上で，それらの結果と考察が記載されているとなおよい

33 レポート課題（2/2） 締切 提出方法 2/19（金） （日付が変わるまで） レポートを PDF にしたものをメールで提出
高性能コンピューティング論２ レポート課題（2/2） 締切 2/19（金） （日付が変わるまで） 提出方法 レポートを PDF にしたものをメールで提出 宛先： 提出時はメールの subject を以下のようにすること 　【HPC2レポート】 学籍番号 氏名